Supervised learning algorithms are trained using labeled examples, such as an input where the desired output is known. Connaissance example, a piece of equipment could have data position labeled either “F” (failed) or “R” (runs). The learning algorithm receives a haut of inputs along with the corresponding bien outputs, and the algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors.
This frappe of learning can be used with methods such as classification, regression and prediction. Semisupervised learning is useful when the cost associated with labeling is too high to allow expérience a fully labeled training process. Early examples of this include identifying a person's faciès on a webcam.
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